雲南省青少年輪滑滑板賽啟幕 252名選手昆明競技
2026-03-13 11:59 1,756次浏览吸管，是很多人的「喝水搭子」，他們認為用吸管能喝更多的水。但從健康角度來說，並不建議大家長期使用吸管。 吸管真的能讓人 「多喝水」嗎？ 相較於使用水杯，使用吸管能讓「喝水」這個動作時更具有連續性，讓人在不知不覺中喝完一大杯水，因而產生用吸管能夠喝更多水的錯覺。 對於時常感覺口渴的人而言，相較於敞開式的大口喝水，使用吸管進行小口吞咽，確實能夠在一定程度上改善口乾。這是因為口乾是來自於味覺末端神經的感覺，人們小口慢慢喝水時，會讓口腔感覺更加滋潤，故而能起到解渴的作用。劇烈運動後小口喝水比大口灌水更加解渴，也是同樣的道理。不過，這主要與我們喝水的快慢節奏有關，與吸管沒有直接關聯。 長期用吸管喝水 可能會對健康造成哪些影響 滋生大量細菌 由於吸管的內部難以清洗，多次使用極易導致吸管內壁滋生大量細菌。部分價格低廉的吸管杯，材料劣質，長期使用極易對人體產生危害。 易引發脹氣 用吸管喝水，容易將空氣吸入消化道，繼而引發脹氣等消化不良症狀。 吸收過量的糖分 如果喝的是帶糖飲料，吸管喝水的連續性容易使人喝下更多飲料，一定程度上會喝下過多的糖分。 加深唇紋 吸管喝水往往會牽動更多的面部肌肉和唇部肌肉，容易加深唇邊和面部紋路。 除了對個人健康的影響，由於大多數吸管都是由塑料製成的，而塑料是一種難以降解的材料，大量廢棄的塑料吸管會對環境造成嚴重影響。特別是在海洋中，會對海洋生態系統產生破壞性影響。 建議這幾類人避免用吸管喝水 65歲以上的老年人、慢阻肺病患者 用吸管喝水對於正常人而言沒有問題，但對於有吞咽困難的人來說，極易引發咳嗆。一般來說，65歲以上的老年人易發生吞咽困難。由於老年人的神經反射活動下降，導致吞咽肌群不協調，在進食水時，極易嗆入呼吸道。如果使用吸管喝水，常常會因進水速度難以控制，致使咳嗆。尤其對於慢阻肺病患者而言，肺功能的下降會導致其肌肉力量變差，影響吞咽肌肉的收縮力量和肌肉的協調能力，使得食物不能通過食道進入胃裡，而是跑到了氣管裡，出現吞咽障礙的機率較大。 正處於換牙年齡的兒童 長期使用吸管喝水，有可能導致嘴凸。這是因為在使用吸管喝水時，會改變口腔和面部肌肉的運動模式，讓牙齒產生向外的力，容易造成牙齒前移。對於6～14歲正處於換牙年齡的兒童來說，長期使用吸管喝水，可能會影響口腔和面部肌肉的正常發育。 還需注意的是，不要用吸管喝熱水。當我們用杯子直接喝熱水的時候，如果水溫過高，可能會在喝下少量水後本能地吸氣，這樣做可以迅速降低水的溫度。然而，使用吸管喝熱水，不僅難以控制水流，而且會將熱水集中在一個較小的區域，導致感覺更加燙，稍不注意，還有可能燙傷喉嚨。 (「健康北京」微信公眾號)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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